Kézzelfogható pénzügyi kereskedés Pythonnal: Gyakorlati útmutató a Zipline és más Python-könyvtárak használatához a kereskedési stratégiák backteszteléséhez

Olvasói vélemények

A „Hands-on Financial Trading with Python” című könyvet a Python használatával történő algoritmikus kereskedés gyakorlati megközelítése miatt dicsérik, és sok felhasználó szerint a könyv nagyszerű forrás a kezdők és a középhaladó kereskedők számára egyaránt. Néhány kritikus azonban megjegyzi, hogy a könyv elavult lehet, és hogy a Python és a statisztika alapos ismerete szükséges ahhoz, hogy a könyv tartalmát teljes mértékben ki lehessen használni.

⬤ Átfogó és gyakorlatias megközelítés az algoritmikus kereskedéshez.
⬤ Részletes útmutatás az olyan Python könyvtárakról, mint a NumPy, Pandas, Matplotlib és zipline.
⬤ Logikus fejezetépítés, amely segíti a fokozatos tanulást.
⬤ Gyakorlati példák és felhasználóbarát kód.
⬤ Hasznos mind a kezdők, mind a készségeiket fejleszteni kívánó profi kereskedők számára.

⬤ Néhány kód és csomag elavult, ami beállítási problémákat okoz.
⬤ Megfelelő Python és statisztikai háttér szükséges, ami kizárhatja a teljesen kezdőket.
⬤ A kóddal és a kimenetekkel kapcsolatos mélyreható magyarázatok hiánya, ami egyes felhasználók számára zavart okoz.
⬤ A környezet kézi beállítása frusztráló és időigényes lehet.

(10 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Hands-On Financial Trading with Python: A practical guide to using Zipline and other Python libraries for backtesting trading strategies

Könyv tartalma:

Fedezze fel, hogyan lehet algoritmikus kereskedési stratégiákat készíteni és backtesztelni a Zipline segítségével

Főbb jellemzők:

⬤ Kezdje meg a piaci adatokat és a részvényelemzéseket, és vizualizálja az adatokat, hogy minőségi betekintést nyerjen.

⬤ Tudja meg, hogyan közelítheti meg szisztematikusan a kvantitatív kutatást és a stratégiák generálását/visszatesztelését az algoritmikus kereskedésben.

⬤ Tanulja meg, hogyan navigáljon a Python adatelemző könyvtárak különböző funkcióiban.

Könyv leírása:

Az algoritmikus kereskedés segít a piacok előtt járni azáltal, hogy a kvantitatív elemzés során stratégiákat dolgoz ki a nyereség elérése és a veszteségek csökkentése érdekében.

A könyv az algoritmikus kereskedés bemutatásával kezdődik, és elmagyarázza, miért a Python a legjobb platform a kereskedési stratégiák fejlesztéséhez. Ezután kitér a Python használatával végzett kvantitatív elemzésre, és megtanulja, hogyan lehet algoritmikus kereskedési stratégiákat készíteni a Zipline segítségével különböző piaci adatforrások felhasználásával. A Zipline backtesztelési könyvtárként való használata lehetővé teszi a hozzáférést az ingyenes amerikai történelmi napi piaci adatokhoz 2018-ig. A továbbhaladás során mélyreható ismereteket szerezhet az olyan Python-könyvtárakról, mint a NumPy és a pandas a pénzügyi adathalmazok elemzéséhez, és felfedezheti a Matplotlib, a statsmodels és a scikit-learn könyvtárakat a fejlett elemzésekhez. Az idősor-előrejelzésre is összpontosítani fogsz, lefedve a pmdarima és a Facebook Prophet programokat.

A kereskedési könyv végére képes lesz előrejelző kereskedési jelek készítésére, alapvető és fejlett algoritmikus kereskedési stratégiák alkalmazására, valamint portfólióoptimalizálásra.

Mit fog tanulni:

⬤ Fedezze fel, hogyan működik a kvantitatív elemzés a pénzügyi statisztikák és az ARIMA lefedésével.

⬤ A Python alapkönyvtárak használata kvantitatív kutatás és stratégiafejlesztés elvégzéséhez valós adathalmazok felhasználásával.

⬤ Megtanulja, hogyan lehet pénzügyi és gazdasági adatokhoz hozzáférni Pythonban.

⬤ Egy hatékony adatvizualizáció megvalósítása a Matplotlib segítségével.

⬤ Tudományos számítások és adatvizualizáció alkalmazása népszerű Python könyvtárakkal.

⬤ Hozzanak létre és alkalmazzanak backtesting algoritmikus kereskedési stratégiákat.

Kinek szól ez a könyv:

Ez a könyv adatelemzőknek és pénzügyi kereskedőknek szól, akik szeretnék felfedezni, hogyan lehet algoritmikus kereskedési stratégiákat tervezni a Python alapvető könyvtárainak használatával. Ha gyakorlati útmutatót keres az algoritmikus kereskedési stratégiák backteszteléséhez és a saját stratégiák felépítéséhez, akkor ez a könyv Önnek szól. A Python programozás és a statisztika kezdeti szintű munkatudása hasznos lesz.